基于紫外-可见光谱法的工业废水CNN-GRU分类模型研究

基于紫外-可见光谱法的工业废水CNN-GRU分类模型研究

O433.4; 工业废水分类是水污染防治和水资源管理的前提和基础,相较于生活污水,工业废水的分类研究相对滞后.水体化学需氧量(COD)是衡量水体质量的核心指标,针对现有工业废水COD分类算法中预测精度较低的问题,提出基于门控循环单元(GRU)的卷积神经网络(CNN)混合模型.该模型首先将紫外-可见光谱法测得的工业废水COD数据进行高斯滤波去噪,然后把去噪后的光谱数据输入CNN模型进行特征提取,最后通过GRU神经网络实现工业废水COD分类.实验结果显示,CNN-GRU分类模型经过200次训练后达到收敛,分类精度达到99.5%,与长短期记忆方法、GRU方法、CNN-LSTM方法相比,该混合模型的分...

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Veröffentlicht in:大气与环境光学学报 2024, Vol.19 (1), p.73-84
Hauptverfasser: 缪俊锋, 汤斌, 陈庆, 龙邹荣, 叶彬强, 周彦, 张金富, 赵明富, 周密
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:O433.4; 工业废水分类是水污染防治和水资源管理的前提和基础,相较于生活污水,工业废水的分类研究相对滞后.水体化学需氧量(COD)是衡量水体质量的核心指标,针对现有工业废水COD分类算法中预测精度较低的问题,提出基于门控循环单元(GRU)的卷积神经网络(CNN)混合模型.该模型首先将紫外-可见光谱法测得的工业废水COD数据进行高斯滤波去噪,然后把去噪后的光谱数据输入CNN模型进行特征提取,最后通过GRU神经网络实现工业废水COD分类.实验结果显示,CNN-GRU分类模型经过200次训练后达到收敛,分类精度达到99.5%,与长短期记忆方法、GRU方法、CNN-LSTM方法相比,该混合模型的分类精度具有显著优势.
ISSN:1673-6141
DOI:10.3969/j.issn.1673-6141.2024.01.006